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Dataset statistics

Number of variables20
Number of observations791
Missing cells259
Missing cells (%)1.6%
Duplicate rows5
Duplicate rows (%)0.6%
Total size in memory2.4 MiB
Average record size in memory3.1 KiB

Variable types

URL2
Text4
DateTime3
Categorical6
Numeric5

Alerts

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article_length has constant value "1" Constant
website has constant value "https://www.invistita.fr" Constant
scraping_date has constant value "2025-01-15 19:49:34.013718+00:00" Constant
Dataset has 5 (0.6%) duplicate rowsDuplicates
article_date_modified has 251 (31.7%) missing values Missing

Reproduction

Analysis started2025-01-15 19:49:34.210257
Analysis finished2025-01-15 19:49:38.831768
Duration4.62 seconds
Software versionydata-profiling vv4.12.1
Download configurationconfig.json

Variables

Distinct716
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16
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16
Other values (711)
711 
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ValueCountFrequency (%)
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Memory size237.6 KiB
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ValueCountFrequency (%)
791
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2025-01-15T20:49:39.011044image/svg+xmlMatplotlib v3.9.2, https://matplotlib.org/

Length

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Characters and Unicode

Total characters45783
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Distinct categories1 ?
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The Unicode Standard assigns character properties to each code point, which can be used to analyse textual variables.

Unique

Unique711 ?
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Sample

1st rowles-cles-dune-gestion-patrimoniale-reussie-3-bonnes-raisons-de-faire-appel-a-un-expert
2nd rowfrais-de-notaire-pour-donation-astuces-pour-reduire-les-couts
3rd rowcacentrest-connexion-au-compte
4th rowguide-complet-des-codes-postaux-du-quebec-tout-ce-que-vous-devez-savoir
5th rowwww-monportailsecuritas-fr-accedez-a-votre-espace-securise
ValueCountFrequency (%)
les-cles-dune-gestion-patrimoniale-reussie-3-bonnes-raisons-de-faire-appel-a-un-expert 16
 
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2.0%
cadessavoies-tout-savoir-sur-la-gestion-des-demarches-administratives 16
 
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frais-de-notaire-pour-donation-astuces-pour-reduire-les-couts 16
 
2.0%
crca22-acceder-a-vos-comptes-credit-agricole-en-ligne-facilement 16
 
2.0%
prelevement-remisereduc-a-quoi-correspond 1
 
0.1%
le-financement-participatif-pour-des-projets-davenir 1
 
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scolinfo-quest-ce-que-cest-et-comment-ca-marche 1
 
0.1%
cacentrest-connexion-au-compte 1
 
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guide-complet-des-codes-postaux-du-quebec-tout-ce-que-vous-devez-savoir 1
 
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6.0%
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(unknown)
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(unknown)
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t 2708
 
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o 2644
 
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4.6%
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23.7%

Most occurring blocks

ValueCountFrequency (%)
(unknown) 45783
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Most frequent character per block

(unknown)
ValueCountFrequency (%)
- 6381
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e 6294
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6.8%
s 3046
 
6.7%
i 2927
 
6.4%
n 2913
 
6.4%
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6.0%
t 2708
 
5.9%
o 2644
 
5.8%
u 2108
 
4.6%
Other values (27) 10873
23.7%
Distinct712
Distinct (%)90.0%
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Missing (%)0.0%
Memory size291.3 KiB
2025-01-15T20:49:39.729733image/svg+xmlMatplotlib v3.9.2, https://matplotlib.org/

Length

Max length130
Median length96
Mean length71.195954
Min length19

Characters and Unicode

Total characters56316
Distinct characters97
Distinct categories1 ?
Distinct scripts1 ?
Distinct blocks1 ?
The Unicode Standard assigns character properties to each code point, which can be used to analyse textual variables.

Unique

Unique703 ?
Unique (%)88.9%

Sample

1st rowLes clés d'une gestion patrimoniale réussie : 3 bonnes raisons de faire appel à un expert - Invistita
2nd rowFrais de notaire pour donation : astuces pour réduire les coûts - Invistita
3rd rowCacentrest : connexion au compte - Invistita
4th rowGuide complet des codes postaux du Québec : tout ce que vous devez savoir
5th rowwww.monportailsecuritas.fr : Accédez à votre espace sécurisé - Invistita
ValueCountFrequency (%)
1426
 
15.5%
invistita 734
 
8.0%
de 314
 
3.4%
les 238
 
2.6%
pour 216
 
2.4%
en 171
 
1.9%
comment 160
 
1.7%
à 160
 
1.7%
la 145
 
1.6%
un 132
 
1.4%
Other values (1606) 5494
59.8%
2025-01-15T20:49:40.277812image/svg+xmlMatplotlib v3.9.2, https://matplotlib.org/

Most occurring characters

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a 3185
 
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o 2572
 
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u 2054
 
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ValueCountFrequency (%)
(unknown) 56316
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(unknown)
ValueCountFrequency (%)
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o 2572
 
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u 2054
 
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Other values (87) 15914
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Most occurring scripts

ValueCountFrequency (%)
(unknown) 56316
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Most frequent character per script

(unknown)
ValueCountFrequency (%)
8321
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e 5393
 
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t 4112
 
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s 3725
 
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n 3630
 
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a 3185
 
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5.5%
o 2572
 
4.6%
u 2054
 
3.6%
Other values (87) 15914
28.3%

Most occurring blocks

ValueCountFrequency (%)
(unknown) 56316
100.0%

Most frequent character per block

(unknown)
ValueCountFrequency (%)
8321
14.8%
e 5393
 
9.6%
i 4339
 
7.7%
t 4112
 
7.3%
s 3725
 
6.6%
n 3630
 
6.4%
a 3185
 
5.7%
r 3071
 
5.5%
o 2572
 
4.6%
u 2054
 
3.6%
Other values (87) 15914
28.3%
Distinct715
Distinct (%)90.4%
Missing0
Missing (%)0.0%
Memory size1.6 MiB
2025-01-15T20:49:40.736123image/svg+xmlMatplotlib v3.9.2, https://matplotlib.org/

Length

Max length924
Median length716
Mean length604.80784
Min length79

Characters and Unicode

Total characters478403
Distinct characters116
Distinct categories1 ?
Distinct scripts1 ?
Distinct blocks1 ?
The Unicode Standard assigns character properties to each code point, which can be used to analyse textual variables.

Unique

Unique709 ?
Unique (%)89.6%

Sample

1st rowLa gestion de patrimoine est un domaine complexe et multidimensionnel qui nécessite une expertise spécifique et un engagement constant. Pour de nombreuses personnes, l’optimisation fiscale et la planification financière peuvent représenter des défis majeurs et parfois même décourageants. Voici pourquoi solliciter un expert en gestion de patrimoine peut être une décision judicieuse et stratégique. Plan de l'articleBilan patrimonial approfondiOptimisation fiscale efficaceAccompagnement global et personnalisé Bilan patrimonial approfondi Un bilan patrimonial permet de dresser un inventaire complet et détaillé de vos actifs et passifs. Cette étape cruciale aide à visualiser clairement votre situation financière globale et à identifier les opportunités d’amélioration. […]
2nd rowLa générosité entre membres d’une famille peut parfois se heurter à des frais inattendus. Lorsqu’il s’agit de transmettre un bien, les frais de notaire peuvent rapidement alourdir la note. Pourtant, il existe des moyens pour alléger ces coûts et permettre à chacun de profiter pleinement de la donation. Nombreux sont ceux qui ignorent qu’un don bien préparé peut bénéficier d’exonérations et d’abattements fiscaux. En planifiant avec soin et en utilisant certaines astuces, il est possible de minimiser les frais notariés, tout en respectant la législation en vigueur. Une démarche qui peut s’avérer particulièrement avantageuse pour les familles souhaitant optimiser leur […]
3rd rowÀ l’origine uniquement centrée sur le secteur agricole, le Crédit Agricole est aujourd’hui un groupe bancaire généraliste international. Il s’agit de l’un des plus grands réseaux de banques mutualistes et coopératives qui se propose d’agir chaque jour dans l’intérêt de ses clients et de la société. Pour mieux agir, elle s’est décentralisée dans des pays tels que la France, où on retrouve au moins 39 caisses régionales de crédit agricole. Parmi celles-ci, nous pouvons retrouver le CA des régions Bourgogne et Rhône-Alpes, appelé CA Centre-Est. Plan de l'articleLa connexion au compte CacentrestLe Cacentrest et ses servicesLes services disponibles sur le […]
4th rowLe code postal est structuré par 6 codes alphanumériques au Québec. Découvrez comment décrypter les codes postaux du Québec et du Canada.
5th rowAccéder à un espace sécurisé en ligne est devenu une nécessité pour garantir la confidentialité des informations personnelles. Www.monportailsecuritas.fr offre cette solution en permettant un accès rapide et sécurisé à votre compte. Cette plateforme s’adresse à ceux qui cherchent à gérer leurs données en toute tranquillité, sans craindre pour leur sécurité. En quelques clics, connectez-vous à votre espace personnalisé. Grâce à une interface intuitive et des mesures de protection avancées, vous pouvez consulter et modifier vos informations en toute confiance. La sécurité de vos données est la priorité, rendant chaque connexion sûre et sans souci. A découvrir également : Indépendants, […]
ValueCountFrequency (%)
de 3969
 
5.5%
les 1977
 
2.7%
et 1598
 
2.2%
la 1482
 
2.1%
à 1468
 
2.0%
en 1322
 
1.8%
pour 1310
 
1.8%
des 1273
 
1.8%
le 1232
 
1.7%
un 1076
 
1.5%
Other values (7973) 55550
76.9%
2025-01-15T20:49:41.261464image/svg+xmlMatplotlib v3.9.2, https://matplotlib.org/

Most occurring characters

ValueCountFrequency (%)
70816
14.8%
e 57299
12.0%
s 32656
 
6.8%
n 29216
 
6.1%
i 28792
 
6.0%
t 28653
 
6.0%
r 28236
 
5.9%
a 24913
 
5.2%
o 22419
 
4.7%
u 21209
 
4.4%
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28.1%

Most occurring categories

ValueCountFrequency (%)
(unknown) 478403
100.0%

Most frequent character per category

(unknown)
ValueCountFrequency (%)
70816
14.8%
e 57299
12.0%
s 32656
 
6.8%
n 29216
 
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t 28653
 
6.0%
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5.9%
a 24913
 
5.2%
o 22419
 
4.7%
u 21209
 
4.4%
Other values (106) 134194
28.1%

Most occurring scripts

ValueCountFrequency (%)
(unknown) 478403
100.0%

Most frequent character per script

(unknown)
ValueCountFrequency (%)
70816
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e 57299
12.0%
s 32656
 
6.8%
n 29216
 
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6.0%
t 28653
 
6.0%
r 28236
 
5.9%
a 24913
 
5.2%
o 22419
 
4.7%
u 21209
 
4.4%
Other values (106) 134194
28.1%

Most occurring blocks

ValueCountFrequency (%)
(unknown) 478403
100.0%

Most frequent character per block

(unknown)
ValueCountFrequency (%)
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6.8%
n 29216
 
6.1%
i 28792
 
6.0%
t 28653
 
6.0%
r 28236
 
5.9%
a 24913
 
5.2%
o 22419
 
4.7%
u 21209
 
4.4%
Other values (106) 134194
28.1%
Distinct518
Distinct (%)65.5%
Missing0
Missing (%)0.0%
Memory size141.1 KiB
Minimum2020-02-01 11:05:04+00:00
Maximum2025-01-13 13:46:34+00:00
Invalid dates0
Invalid dates (%)0.0%
2025-01-15T20:49:41.414741image/svg+xmlMatplotlib v3.9.2, https://matplotlib.org/
2025-01-15T20:49:41.613007image/svg+xmlMatplotlib v3.9.2, https://matplotlib.org/
Histogram with fixed size bins (bins=50)

article_date_modified
Date

Missing 

Distinct481
Distinct (%)89.1%
Missing251
Missing (%)31.7%
Memory size141.1 KiB
Minimum2020-12-24 05:57:54+00:00
Maximum2025-01-15 08:49:11+00:00
Invalid dates0
Invalid dates (%)0.0%
2025-01-15T20:49:41.795844image/svg+xmlMatplotlib v3.9.2, https://matplotlib.org/
2025-01-15T20:49:42.030746image/svg+xmlMatplotlib v3.9.2, https://matplotlib.org/
Histogram with fixed size bins (bins=50)

article_author
Categorical

Distinct21
Distinct (%)2.7%
Missing1
Missing (%)0.1%
Memory size178.0 KiB
Watson
180 
Tangi
102 
Emmanuel
87 
smartuser
76 
Rodrigue
66 
Other values (16)
279 

Length

Max length9
Median length7
Mean length6.7227848
Min length4

Characters and Unicode

Total characters5311
Distinct characters40
Distinct categories1 ?
Distinct scripts1 ?
Distinct blocks1 ?
The Unicode Standard assigns character properties to each code point, which can be used to analyse textual variables.

Unique

Unique2 ?
Unique (%)0.3%

Sample

1st rowRodrigue
2nd rowWatson
3rd rowStephen
4th rowLynda
5th rowWatson

Common Values

ValueCountFrequency (%)
Watson 180
22.8%
Tangi 102
12.9%
Emmanuel 87
11.0%
smartuser 76
9.6%
Rodrigue 66
 
8.3%
Lynda 56
 
7.1%
Nico 45
 
5.7%
Justin005 41
 
5.2%
Lionel004 28
 
3.5%
Silvere 25
 
3.2%
Other values (11) 84
10.6%

Length

2025-01-15T20:49:42.171474image/svg+xmlMatplotlib v3.9.2, https://matplotlib.org/
Histogram of lengths of the category
ValueCountFrequency (%)
watson 180
22.8%
tangi 102
12.9%
emmanuel 87
11.0%
smartuser 76
9.6%
rodrigue 66
 
8.4%
lynda 56
 
7.1%
nico 45
 
5.7%
justin005 41
 
5.2%
lionel004 28
 
3.5%
silvere 25
 
3.2%
Other values (11) 84
10.6%

Most occurring characters

ValueCountFrequency (%)
a 542
 
10.2%
n 525
 
9.9%
e 411
 
7.7%
s 377
 
7.1%
t 328
 
6.2%
o 326
 
6.1%
i 317
 
6.0%
u 270
 
5.1%
r 260
 
4.9%
m 251
 
4.7%
Other values (30) 1704
32.1%

Most occurring categories

ValueCountFrequency (%)
(unknown) 5311
100.0%

Most frequent character per category

(unknown)
ValueCountFrequency (%)
a 542
 
10.2%
n 525
 
9.9%
e 411
 
7.7%
s 377
 
7.1%
t 328
 
6.2%
o 326
 
6.1%
i 317
 
6.0%
u 270
 
5.1%
r 260
 
4.9%
m 251
 
4.7%
Other values (30) 1704
32.1%

Most occurring scripts

ValueCountFrequency (%)
(unknown) 5311
100.0%

Most frequent character per script

(unknown)
ValueCountFrequency (%)
a 542
 
10.2%
n 525
 
9.9%
e 411
 
7.7%
s 377
 
7.1%
t 328
 
6.2%
o 326
 
6.1%
i 317
 
6.0%
u 270
 
5.1%
r 260
 
4.9%
m 251
 
4.7%
Other values (30) 1704
32.1%

Most occurring blocks

ValueCountFrequency (%)
(unknown) 5311
100.0%

Most frequent character per block

(unknown)
ValueCountFrequency (%)
a 542
 
10.2%
n 525
 
9.9%
e 411
 
7.7%
s 377
 
7.1%
t 328
 
6.2%
o 326
 
6.1%
i 317
 
6.0%
u 270
 
5.1%
r 260
 
4.9%
m 251
 
4.7%
Other values (30) 1704
32.1%
Distinct712
Distinct (%)90.0%
Missing0
Missing (%)0.0%
Memory size289.7 KiB
2025-01-15T20:49:42.474537image/svg+xmlMatplotlib v3.9.2, https://matplotlib.org/

Length

Max length118
Median length85
Mean length60.044248
Min length7

Characters and Unicode

Total characters47495
Distinct characters97
Distinct categories1 ?
Distinct scripts1 ?
Distinct blocks1 ?
The Unicode Standard assigns character properties to each code point, which can be used to analyse textual variables.

Unique

Unique703 ?
Unique (%)88.9%

Sample

1st rowLes clés d’une gestion patrimoniale réussie : 3 bonnes raisons de faire appel à un expert
2nd rowFrais de notaire pour donation : astuces pour réduire les coûts
3rd rowCacentrest : connexion au compte
4th rowGuide complet des codes postaux du Québec : tout ce que vous devez savoir
5th rowwww.monportailsecuritas.fr : Accédez à votre espace sécurisé
ValueCountFrequency (%)
672
 
8.7%
de 308
 
4.0%
les 249
 
3.2%
pour 222
 
2.9%
en 168
 
2.2%
comment 165
 
2.1%
à 158
 
2.1%
la 146
 
1.9%
un 134
 
1.7%
et 114
 
1.5%
Other values (1576) 5368
69.7%
2025-01-15T20:49:42.945209image/svg+xmlMatplotlib v3.9.2, https://matplotlib.org/

Most occurring characters

ValueCountFrequency (%)
6842
14.4%
e 5391
 
11.4%
r 3086
 
6.5%
s 2989
 
6.3%
n 2900
 
6.1%
i 2871
 
6.0%
t 2647
 
5.6%
o 2589
 
5.5%
a 2451
 
5.2%
u 2055
 
4.3%
Other values (87) 13674
28.8%

Most occurring categories

ValueCountFrequency (%)
(unknown) 47495
100.0%

Most frequent character per category

(unknown)
ValueCountFrequency (%)
6842
14.4%
e 5391
 
11.4%
r 3086
 
6.5%
s 2989
 
6.3%
n 2900
 
6.1%
i 2871
 
6.0%
t 2647
 
5.6%
o 2589
 
5.5%
a 2451
 
5.2%
u 2055
 
4.3%
Other values (87) 13674
28.8%

Most occurring scripts

ValueCountFrequency (%)
(unknown) 47495
100.0%

Most frequent character per script

(unknown)
ValueCountFrequency (%)
6842
14.4%
e 5391
 
11.4%
r 3086
 
6.5%
s 2989
 
6.3%
n 2900
 
6.1%
i 2871
 
6.0%
t 2647
 
5.6%
o 2589
 
5.5%
a 2451
 
5.2%
u 2055
 
4.3%
Other values (87) 13674
28.8%

Most occurring blocks

ValueCountFrequency (%)
(unknown) 47495
100.0%

Most frequent character per block

(unknown)
ValueCountFrequency (%)
6842
14.4%
e 5391
 
11.4%
r 3086
 
6.5%
s 2989
 
6.3%
n 2900
 
6.1%
i 2871
 
6.0%
t 2647
 
5.6%
o 2589
 
5.5%
a 2451
 
5.2%
u 2055
 
4.3%
Other values (87) 13674
28.8%

article_category
Categorical

Distinct11
Distinct (%)1.4%
Missing0
Missing (%)0.0%
Memory size178.8 KiB
Finance
269 
Banque
94 
Immo
83 
Actu
81 
Assurance
76 
Other values (6)
188 

Length

Max length25
Median length9
Mean length6.4551201
Min length4

Characters and Unicode

Total characters5106
Distinct characters24
Distinct categories1 ?
Distinct scripts1 ?
Distinct blocks1 ?
The Unicode Standard assigns character properties to each code point, which can be used to analyse textual variables.

Unique

Unique1 ?
Unique (%)0.1%

Sample

1st rowFinance
2nd rowImmo
3rd rowFinance
4th rowActu
5th rowFinance

Common Values

ValueCountFrequency (%)
Finance 269
34.0%
Banque 94
 
11.9%
Immo 83
 
10.5%
Actu 81
 
10.2%
Assurance 76
 
9.6%
Business 72
 
9.1%
Crédit 42
 
5.3%
Crypto 32
 
4.0%
Bourse 27
 
3.4%
Retraite 14
 
1.8%

Length

2025-01-15T20:49:43.098138image/svg+xmlMatplotlib v3.9.2, https://matplotlib.org/
Histogram of lengths of the category
ValueCountFrequency (%)
finance 270
34.0%
banque 95
 
12.0%
immo 83
 
10.5%
actu 81
 
10.2%
assurance 76
 
9.6%
business 73
 
9.2%
crédit 42
 
5.3%
crypto 32
 
4.0%
bourse 27
 
3.4%
retraite 14
 
1.8%

Most occurring characters

ValueCountFrequency (%)
n 784
15.4%
e 569
11.1%
a 455
8.9%
c 427
8.4%
i 399
 
7.8%
s 398
 
7.8%
u 352
 
6.9%
F 270
 
5.3%
B 195
 
3.8%
r 191
 
3.7%
Other values (14) 1066
20.9%

Most occurring categories

ValueCountFrequency (%)
(unknown) 5106
100.0%

Most frequent character per category

(unknown)
ValueCountFrequency (%)
n 784
15.4%
e 569
11.1%
a 455
8.9%
c 427
8.4%
i 399
 
7.8%
s 398
 
7.8%
u 352
 
6.9%
F 270
 
5.3%
B 195
 
3.8%
r 191
 
3.7%
Other values (14) 1066
20.9%

Most occurring scripts

ValueCountFrequency (%)
(unknown) 5106
100.0%

Most frequent character per script

(unknown)
ValueCountFrequency (%)
n 784
15.4%
e 569
11.1%
a 455
8.9%
c 427
8.4%
i 399
 
7.8%
s 398
 
7.8%
u 352
 
6.9%
F 270
 
5.3%
B 195
 
3.8%
r 191
 
3.7%
Other values (14) 1066
20.9%

Most occurring blocks

ValueCountFrequency (%)
(unknown) 5106
100.0%

Most frequent character per block

(unknown)
ValueCountFrequency (%)
n 784
15.4%
e 569
11.1%
a 455
8.9%
c 427
8.4%
i 399
 
7.8%
s 398
 
7.8%
u 352
 
6.9%
F 270
 
5.3%
B 195
 
3.8%
r 191
 
3.7%
Other values (14) 1066
20.9%

article_views
Real number (ℝ)

Distinct605
Distinct (%)76.5%
Missing0
Missing (%)0.0%
Infinite0
Infinite (%)0.0%
Mean1435.0961
Minimum15
Maximum3027
Zeros0
Zeros (%)0.0%
Negative0
Negative (%)0.0%
Memory size141.1 KiB
2025-01-15T20:49:43.232477image/svg+xmlMatplotlib v3.9.2, https://matplotlib.org/

Quantile statistics

Minimum15
5-th percentile55
Q1744
median1607
Q32115.5
95-th percentile2435
Maximum3027
Range3012
Interquartile range (IQR)1371.5

Descriptive statistics

Standard deviation803.50099
Coefficient of variation (CV)0.55989351
Kurtosis-1.1822444
Mean1435.0961
Median Absolute Deviation (MAD)626
Skewness-0.39552527
Sum1135161
Variance645613.83
MonotonicityNot monotonic
2025-01-15T20:49:43.408802image/svg+xmlMatplotlib v3.9.2, https://matplotlib.org/
Histogram with fixed size bins (bins=50)
ValueCountFrequency (%)
15 16
 
2.0%
166 16
 
2.0%
55 16
 
2.0%
148 16
 
2.0%
20 16
 
2.0%
2086 4
 
0.5%
2047 3
 
0.4%
2017 3
 
0.4%
2283 3
 
0.4%
1607 3
 
0.4%
Other values (595) 695
87.9%
ValueCountFrequency (%)
15 16
2.0%
20 16
2.0%
44 1
 
0.1%
53 1
 
0.1%
55 16
2.0%
56 1
 
0.1%
63 1
 
0.1%
64 1
 
0.1%
66 1
 
0.1%
76 1
 
0.1%
ValueCountFrequency (%)
3027 1
0.1%
2921 1
0.1%
2871 1
0.1%
2770 1
0.1%
2769 1
0.1%
2766 1
0.1%
2722 1
0.1%
2700 1
0.1%
2680 1
0.1%
2629 1
0.1%

article_reading_time
Real number (ℝ)

Distinct18
Distinct (%)2.3%
Missing7
Missing (%)0.9%
Infinite0
Infinite (%)0.0%
Mean4.4043367
Minimum2
Maximum30
Zeros0
Zeros (%)0.0%
Negative0
Negative (%)0.0%
Memory size141.1 KiB
2025-01-15T20:49:43.526998image/svg+xmlMatplotlib v3.9.2, https://matplotlib.org/

Quantile statistics

Minimum2
5-th percentile2
Q13
median4
Q35
95-th percentile8
Maximum30
Range28
Interquartile range (IQR)2

Descriptive statistics

Standard deviation2.3294509
Coefficient of variation (CV)0.52889936
Kurtosis43.341075
Mean4.4043367
Median Absolute Deviation (MAD)1
Skewness5.0853307
Sum3453
Variance5.4263413
MonotonicityNot monotonic
2025-01-15T20:49:43.642697image/svg+xmlMatplotlib v3.9.2, https://matplotlib.org/
Histogram with fixed size bins (bins=18)
ValueCountFrequency (%)
3 234
29.6%
4 233
29.5%
5 136
17.2%
6 57
 
7.2%
2 49
 
6.2%
7 33
 
4.2%
8 13
 
1.6%
9 13
 
1.6%
11 6
 
0.8%
13 2
 
0.3%
Other values (8) 8
 
1.0%
(Missing) 7
 
0.9%
ValueCountFrequency (%)
2 49
 
6.2%
3 234
29.6%
4 233
29.5%
5 136
17.2%
6 57
 
7.2%
7 33
 
4.2%
8 13
 
1.6%
9 13
 
1.6%
10 1
 
0.1%
11 6
 
0.8%
ValueCountFrequency (%)
30 1
 
0.1%
28 1
 
0.1%
26 1
 
0.1%
18 1
 
0.1%
16 1
 
0.1%
15 1
 
0.1%
13 2
 
0.3%
12 1
 
0.1%
11 6
0.8%
10 1
 
0.1%

article_content
Categorical

Constant 

Distinct1
Distinct (%)0.1%
Missing0
Missing (%)0.0%
Memory size175.9 KiB
None
791 

Length

Max length4
Median length4
Mean length4
Min length4

Characters and Unicode

Total characters3164
Distinct characters4
Distinct categories1 ?
Distinct scripts1 ?
Distinct blocks1 ?
The Unicode Standard assigns character properties to each code point, which can be used to analyse textual variables.

Unique

Unique0 ?
Unique (%)0.0%

Sample

1st rowNone
2nd rowNone
3rd rowNone
4th rowNone
5th rowNone

Common Values

ValueCountFrequency (%)
None 791
100.0%

Length

2025-01-15T20:49:43.789963image/svg+xmlMatplotlib v3.9.2, https://matplotlib.org/
Histogram of lengths of the category

Common Values (Plot)

2025-01-15T20:49:43.919714image/svg+xmlMatplotlib v3.9.2, https://matplotlib.org/
ValueCountFrequency (%)
none 791
100.0%

Most occurring characters

ValueCountFrequency (%)
N 791
25.0%
o 791
25.0%
n 791
25.0%
e 791
25.0%

Most occurring categories

ValueCountFrequency (%)
(unknown) 3164
100.0%

Most frequent character per category

(unknown)
ValueCountFrequency (%)
N 791
25.0%
o 791
25.0%
n 791
25.0%
e 791
25.0%

Most occurring scripts

ValueCountFrequency (%)
(unknown) 3164
100.0%

Most frequent character per script

(unknown)
ValueCountFrequency (%)
N 791
25.0%
o 791
25.0%
n 791
25.0%
e 791
25.0%

Most occurring blocks

ValueCountFrequency (%)
(unknown) 3164
100.0%

Most frequent character per block

(unknown)
ValueCountFrequency (%)
N 791
25.0%
o 791
25.0%
n 791
25.0%
e 791
25.0%

article_raw_content
Categorical

Constant 

Distinct1
Distinct (%)0.1%
Missing0
Missing (%)0.0%
Memory size175.9 KiB
None
791 

Length

Max length4
Median length4
Mean length4
Min length4

Characters and Unicode

Total characters3164
Distinct characters4
Distinct categories1 ?
Distinct scripts1 ?
Distinct blocks1 ?
The Unicode Standard assigns character properties to each code point, which can be used to analyse textual variables.

Unique

Unique0 ?
Unique (%)0.0%

Sample

1st rowNone
2nd rowNone
3rd rowNone
4th rowNone
5th rowNone

Common Values

ValueCountFrequency (%)
None 791
100.0%

Length

2025-01-15T20:49:44.022418image/svg+xmlMatplotlib v3.9.2, https://matplotlib.org/
Histogram of lengths of the category

Common Values (Plot)

2025-01-15T20:49:44.115571image/svg+xmlMatplotlib v3.9.2, https://matplotlib.org/
ValueCountFrequency (%)
none 791
100.0%

Most occurring characters

ValueCountFrequency (%)
N 791
25.0%
o 791
25.0%
n 791
25.0%
e 791
25.0%

Most occurring categories

ValueCountFrequency (%)
(unknown) 3164
100.0%

Most frequent character per category

(unknown)
ValueCountFrequency (%)
N 791
25.0%
o 791
25.0%
n 791
25.0%
e 791
25.0%

Most occurring scripts

ValueCountFrequency (%)
(unknown) 3164
100.0%

Most frequent character per script

(unknown)
ValueCountFrequency (%)
N 791
25.0%
o 791
25.0%
n 791
25.0%
e 791
25.0%

Most occurring blocks

ValueCountFrequency (%)
(unknown) 3164
100.0%

Most frequent character per block

(unknown)
ValueCountFrequency (%)
N 791
25.0%
o 791
25.0%
n 791
25.0%
e 791
25.0%

article_length
Categorical

Constant 

Distinct1
Distinct (%)0.1%
Missing0
Missing (%)0.0%
Memory size173.6 KiB
1
791 

Length

Max length1
Median length1
Mean length1
Min length1

Characters and Unicode

Total characters791
Distinct characters1
Distinct categories1 ?
Distinct scripts1 ?
Distinct blocks1 ?
The Unicode Standard assigns character properties to each code point, which can be used to analyse textual variables.

Unique

Unique0 ?
Unique (%)0.0%

Sample

1st row1
2nd row1
3rd row1
4th row1
5th row1

Common Values

ValueCountFrequency (%)
1 791
100.0%

Length

2025-01-15T20:49:44.235273image/svg+xmlMatplotlib v3.9.2, https://matplotlib.org/
Histogram of lengths of the category

Common Values (Plot)

2025-01-15T20:49:44.331938image/svg+xmlMatplotlib v3.9.2, https://matplotlib.org/
ValueCountFrequency (%)
1 791
100.0%

Most occurring characters

ValueCountFrequency (%)
1 791
100.0%

Most occurring categories

ValueCountFrequency (%)
(unknown) 791
100.0%

Most frequent character per category

(unknown)
ValueCountFrequency (%)
1 791
100.0%

Most occurring scripts

ValueCountFrequency (%)
(unknown) 791
100.0%

Most frequent character per script

(unknown)
ValueCountFrequency (%)
1 791
100.0%

Most occurring blocks

ValueCountFrequency (%)
(unknown) 791
100.0%

Most frequent character per block

(unknown)
ValueCountFrequency (%)
1 791
100.0%

days_since_published
Real number (ℝ)

Distinct421
Distinct (%)53.2%
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Missing (%)0.0%
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Zeros0
Zeros (%)0.0%
Negative0
Negative (%)0.0%
Memory size141.1 KiB
2025-01-15T20:49:44.447123image/svg+xmlMatplotlib v3.9.2, https://matplotlib.org/

Quantile statistics

Minimum2
5-th percentile3
Q145
median398
Q3807.5
95-th percentile1416
Maximum1810
Range1808
Interquartile range (IQR)762.5

Descriptive statistics

Standard deviation487.77908
Coefficient of variation (CV)0.95929263
Kurtosis-0.47666323
Mean508.47788
Median Absolute Deviation (MAD)363
Skewness0.76518461
Sum402206
Variance237928.43
MonotonicityNot monotonic
2025-01-15T20:49:44.600882image/svg+xmlMatplotlib v3.9.2, https://matplotlib.org/
Histogram with fixed size bins (bins=50)
ValueCountFrequency (%)
3 80
 
10.1%
10 19
 
2.4%
31 19
 
2.4%
24 18
 
2.3%
2 16
 
2.0%
45 15
 
1.9%
17 14
 
1.8%
87 11
 
1.4%
577 8
 
1.0%
542 8
 
1.0%
Other values (411) 583
73.7%
ValueCountFrequency (%)
2 16
 
2.0%
3 80
10.1%
9 1
 
0.1%
10 19
 
2.4%
11 1
 
0.1%
12 1
 
0.1%
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0.3%
14 1
 
0.1%
15 2
 
0.3%
17 14
 
1.8%
ValueCountFrequency (%)
1810 2
 
0.3%
1807 5
0.6%
1805 1
 
0.1%
1724 1
 
0.1%
1723 1
 
0.1%
1721 1
 
0.1%
1686 1
 
0.1%
1685 1
 
0.1%
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0.1%
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0.1%

article_views_daily
Real number (ℝ)

Distinct709
Distinct (%)89.6%
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Missing (%)0.0%
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Infinite (%)0.0%
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Maximum680.5
Zeros0
Zeros (%)0.0%
Negative0
Negative (%)0.0%
Memory size141.1 KiB
2025-01-15T20:49:44.791586image/svg+xmlMatplotlib v3.9.2, https://matplotlib.org/

Quantile statistics

Minimum1.2408377
5-th percentile1.5223355
Q12.2372507
median2.7622378
Q38.6565177
95-th percentile115.03111
Maximum680.5
Range679.25916
Interquartile range (IQR)6.4192671

Descriptive statistics

Standard deviation74.957997
Coefficient of variation (CV)3.1523294
Kurtosis45.005188
Mean23.778605
Median Absolute Deviation (MAD)1.0597135
Skewness6.2677469
Sum18808.877
Variance5618.7013
MonotonicityNot monotonic
2025-01-15T20:49:44.957854image/svg+xmlMatplotlib v3.9.2, https://matplotlib.org/
Histogram with fixed size bins (bins=50)
ValueCountFrequency (%)
5 32
 
4.0%
13.75 16
 
2.0%
37 16
 
2.0%
41.5 16
 
2.0%
137.9444444 2
 
0.3%
2.941798942 2
 
0.3%
74.68 2
 
0.3%
2.242074928 2
 
0.3%
2.375634518 2
 
0.3%
1.273783186 2
 
0.3%
Other values (699) 699
88.4%
ValueCountFrequency (%)
1.240837696 1
0.1%
1.262721239 1
0.1%
1.265599117 1
0.1%
1.26659292 1
0.1%
1.273230088 1
0.1%
1.273329652 1
0.1%
1.273783186 2
0.3%
1.300664452 1
0.1%
1.316521739 1
0.1%
1.336236934 1
0.1%
ValueCountFrequency (%)
680.5 1
0.1%
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613.25 1
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0.1%
611 1
0.1%
610.25 1
0.1%
584 1
0.1%
261.75 1
0.1%

article_views_monthly
Real number (ℝ)

Distinct709
Distinct (%)89.6%
Missing0
Missing (%)0.0%
Infinite0
Infinite (%)0.0%
Mean713.35815
Minimum37.225131
Maximum20415
Zeros0
Zeros (%)0.0%
Negative0
Negative (%)0.0%
Memory size141.1 KiB
2025-01-15T20:49:45.197213image/svg+xmlMatplotlib v3.9.2, https://matplotlib.org/

Quantile statistics

Minimum37.225131
5-th percentile45.670064
Q167.11752
median82.867133
Q3259.69553
95-th percentile3450.9333
Maximum20415
Range20377.775
Interquartile range (IQR)192.57801

Descriptive statistics

Standard deviation2248.7399
Coefficient of variation (CV)3.1523294
Kurtosis45.005188
Mean713.35815
Median Absolute Deviation (MAD)31.791404
Skewness6.2677469
Sum564266.3
Variance5056831.1
MonotonicityNot monotonic
2025-01-15T20:49:45.417669image/svg+xmlMatplotlib v3.9.2, https://matplotlib.org/
Histogram with fixed size bins (bins=50)
ValueCountFrequency (%)
150 32
 
4.0%
412.5 16
 
2.0%
1110 16
 
2.0%
1245 16
 
2.0%
4138.333333 2
 
0.3%
88.25396825 2
 
0.3%
2240.4 2
 
0.3%
67.26224784 2
 
0.3%
71.26903553 2
 
0.3%
38.21349558 2
 
0.3%
Other values (699) 699
88.4%
ValueCountFrequency (%)
37.22513089 1
0.1%
37.88163717 1
0.1%
37.9679735 1
0.1%
37.99778761 1
0.1%
38.19690265 1
0.1%
38.19988956 1
0.1%
38.21349558 2
0.3%
39.01993355 1
0.1%
39.49565217 1
0.1%
40.08710801 1
0.1%
ValueCountFrequency (%)
20415 1
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0.1%
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18330 1
0.1%
18307.5 1
0.1%
17520 1
0.1%
7852.5 1
0.1%

website
Categorical

Constant 

Distinct1
Distinct (%)0.1%
Missing0
Missing (%)0.0%
Memory size191.3 KiB
https://www.invistita.fr
791 

Length

Max length24
Median length24
Mean length24
Min length24

Characters and Unicode

Total characters18984
Distinct characters14
Distinct categories1 ?
Distinct scripts1 ?
Distinct blocks1 ?
The Unicode Standard assigns character properties to each code point, which can be used to analyse textual variables.

Unique

Unique0 ?
Unique (%)0.0%

Sample

1st rowhttps://www.invistita.fr
2nd rowhttps://www.invistita.fr
3rd rowhttps://www.invistita.fr
4th rowhttps://www.invistita.fr
5th rowhttps://www.invistita.fr

Common Values

ValueCountFrequency (%)
https://www.invistita.fr 791
100.0%

Length

2025-01-15T20:49:45.658827image/svg+xmlMatplotlib v3.9.2, https://matplotlib.org/
Histogram of lengths of the category

Common Values (Plot)

2025-01-15T20:49:45.775031image/svg+xmlMatplotlib v3.9.2, https://matplotlib.org/
ValueCountFrequency (%)
https://www.invistita.fr 791
100.0%

Most occurring characters

ValueCountFrequency (%)
t 3164
16.7%
w 2373
12.5%
i 2373
12.5%
s 1582
8.3%
/ 1582
8.3%
. 1582
8.3%
h 791
 
4.2%
p 791
 
4.2%
: 791
 
4.2%
n 791
 
4.2%
Other values (4) 3164
16.7%

Most occurring categories

ValueCountFrequency (%)
(unknown) 18984
100.0%

Most frequent character per category

(unknown)
ValueCountFrequency (%)
t 3164
16.7%
w 2373
12.5%
i 2373
12.5%
s 1582
8.3%
/ 1582
8.3%
. 1582
8.3%
h 791
 
4.2%
p 791
 
4.2%
: 791
 
4.2%
n 791
 
4.2%
Other values (4) 3164
16.7%

Most occurring scripts

ValueCountFrequency (%)
(unknown) 18984
100.0%

Most frequent character per script

(unknown)
ValueCountFrequency (%)
t 3164
16.7%
w 2373
12.5%
i 2373
12.5%
s 1582
8.3%
/ 1582
8.3%
. 1582
8.3%
h 791
 
4.2%
p 791
 
4.2%
: 791
 
4.2%
n 791
 
4.2%
Other values (4) 3164
16.7%

Most occurring blocks

ValueCountFrequency (%)
(unknown) 18984
100.0%

Most frequent character per block

(unknown)
ValueCountFrequency (%)
t 3164
16.7%
w 2373
12.5%
i 2373
12.5%
s 1582
8.3%
/ 1582
8.3%
. 1582
8.3%
h 791
 
4.2%
p 791
 
4.2%
: 791
 
4.2%
n 791
 
4.2%
Other values (4) 3164
16.7%

scraping_date
Date

Constant 

Distinct1
Distinct (%)0.1%
Missing0
Missing (%)0.0%
Memory size141.1 KiB
Minimum2025-01-15 19:49:34.013718+00:00
Maximum2025-01-15 19:49:34.013718+00:00
Invalid dates0
Invalid dates (%)0.0%
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2025-01-15T20:49:45.996924image/svg+xmlMatplotlib v3.9.2, https://matplotlib.org/
Histogram with fixed size bins (bins=1)

Interactions

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2025-01-15T20:49:34.808116image/svg+xmlMatplotlib v3.9.2, https://matplotlib.org/
2025-01-15T20:49:35.629596image/svg+xmlMatplotlib v3.9.2, https://matplotlib.org/
2025-01-15T20:49:36.230270image/svg+xmlMatplotlib v3.9.2, https://matplotlib.org/
2025-01-15T20:49:36.830146image/svg+xmlMatplotlib v3.9.2, https://matplotlib.org/
2025-01-15T20:49:37.620239image/svg+xmlMatplotlib v3.9.2, https://matplotlib.org/
2025-01-15T20:49:34.929327image/svg+xmlMatplotlib v3.9.2, https://matplotlib.org/
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2025-01-15T20:49:36.343512image/svg+xmlMatplotlib v3.9.2, https://matplotlib.org/
2025-01-15T20:49:36.937814image/svg+xmlMatplotlib v3.9.2, https://matplotlib.org/
2025-01-15T20:49:37.726914image/svg+xmlMatplotlib v3.9.2, https://matplotlib.org/
2025-01-15T20:49:35.039534image/svg+xmlMatplotlib v3.9.2, https://matplotlib.org/
2025-01-15T20:49:35.851350image/svg+xmlMatplotlib v3.9.2, https://matplotlib.org/
2025-01-15T20:49:36.466777image/svg+xmlMatplotlib v3.9.2, https://matplotlib.org/
2025-01-15T20:49:37.060000image/svg+xmlMatplotlib v3.9.2, https://matplotlib.org/
2025-01-15T20:49:37.842587image/svg+xmlMatplotlib v3.9.2, https://matplotlib.org/
2025-01-15T20:49:35.349088image/svg+xmlMatplotlib v3.9.2, https://matplotlib.org/
2025-01-15T20:49:35.987604image/svg+xmlMatplotlib v3.9.2, https://matplotlib.org/
2025-01-15T20:49:36.594748image/svg+xmlMatplotlib v3.9.2, https://matplotlib.org/
2025-01-15T20:49:37.182683image/svg+xmlMatplotlib v3.9.2, https://matplotlib.org/
2025-01-15T20:49:37.964628image/svg+xmlMatplotlib v3.9.2, https://matplotlib.org/
2025-01-15T20:49:35.506357image/svg+xmlMatplotlib v3.9.2, https://matplotlib.org/
2025-01-15T20:49:36.104836image/svg+xmlMatplotlib v3.9.2, https://matplotlib.org/
2025-01-15T20:49:36.713481image/svg+xmlMatplotlib v3.9.2, https://matplotlib.org/
2025-01-15T20:49:37.354739image/svg+xmlMatplotlib v3.9.2, https://matplotlib.org/

Missing values

2025-01-15T20:49:38.154503image/svg+xmlMatplotlib v3.9.2, https://matplotlib.org/
A simple visualization of nullity by column.
2025-01-15T20:49:38.501497image/svg+xmlMatplotlib v3.9.2, https://matplotlib.org/
Nullity matrix is a data-dense display which lets you quickly visually pick out patterns in data completion.
2025-01-15T20:49:38.745586image/svg+xmlMatplotlib v3.9.2, https://matplotlib.org/
The correlation heatmap measures nullity correlation: how strongly the presence or absence of one variable affects the presence of another.

Sample

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https://www.invistita.fr/comment-aider-vos-enfants-a-acquerir-un-bien-immobilier/https://www.invistita.fr/comment-aider-vos-enfants-a-acquerir-un-bien-immobilier/https://www.invistita.fr/comment-aider-vos-enfants-a-acquerir-un-bien-immobilier/comment-aider-vos-enfants-a-acquerir-un-bien-immobilierComment aider vos enfants à acquérir un bien immobilier ? - InvistitaBeaucoup de courtiers immobiliers voient souvent des parents donner des cadeaux de 50 000 ou 100 000 euros à leurs enfants pour les aider à acheter leur première maison.  Mais que se passe-t-il si vous ne voulez ou ne pouvez pas leur donner d’argent ? Vos enfants n’auront plus à attendre d’avoir économisé la caution requise : vous pouvez les aider en leur offrant un prêt familial.  Lire également : Opodo paiement en plusieurs fois : tout ce qu’il faut savoir Plan de l'articleLes avantages d’un prêt familialL’exemple de l’achat d’une propriété de 300 000 euros   Comment un prêt familial […]2020-02-04 12:05:03+00:002024-02-14 11:57:34+00:00smartuserComment aider vos enfants à acquérir un bien immobilier ?Finance23033.0NoneNone118071.27378338.213496https://www.invistita.fr2025-01-15 19:49:34.013718+00:00
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